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查询Tags标签: 模型,共有 1325条记录
  • 分享下AI算法工程师的一些宝贵经验(一)

    大家好我是老潘,持续分享深度学习质量文,也会闲谈程序员的美好生活~ 宝藏内容以及如何找到老潘:老潘的AI宝藏内容 也欢迎来我的博客做访:老潘的博客 如果你对AI、深度学习、目标检测、图像分割、AI模型部署、模型优化等话题感兴趣,不妨尝试下关注老潘~前一段时间一直…

    2021/9/18 20:35:03 人评论 次浏览
  • 分享下AI算法工程师的一些宝贵经验(一)

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    2021/9/18 20:35:03 人评论 次浏览
  • 006Java多线程010管程

    部分内容来自以下博客: https://www.cnblogs.com/xidongyu/p/10891303.html https://www.cnblogs.com/kkkkkk/p/5543799.html 1 定义 1.1 信号 信号是一种抽象数据类型,包括一个整型变量和两个原子操作P和V,其原子性由操作系统保证,这个整型变量只能通过P操作和V操作改…

    2021/9/18 12:05:47 人评论 次浏览
  • 006Java多线程010管程

    部分内容来自以下博客: https://www.cnblogs.com/xidongyu/p/10891303.html https://www.cnblogs.com/kkkkkk/p/5543799.html 1 定义 1.1 信号 信号是一种抽象数据类型,包括一个整型变量和两个原子操作P和V,其原子性由操作系统保证,这个整型变量只能通过P操作和V操作改…

    2021/9/18 12:05:47 人评论 次浏览
  • 李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降

    李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降 误差 误差来源 误差有三个来源: 样本噪音noise;模型预测值的方差variance;预测值相对真实值的偏差bias。 误差计算公式: 误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方 E((y−f^(x))2)=σ2+Var[…

    2021/9/18 6:11:40 人评论 次浏览
  • 李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降

    李宏毅机器学习03、04-误差和梯度下降 误差 误差来源 误差有三个来源: 样本噪音noise;模型预测值的方差variance;预测值相对真实值的偏差bias。 误差计算公式: 误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方 E((y−f^(x))2)=σ2+Var[…

    2021/9/18 6:11:40 人评论 次浏览
  • 牛叉的无监督语音识别模型

    今年五月份facebook推出了语音识别wav2vec的无监督版本,感觉很厉害的样子。想起多年前,实验室里,研究语音识别的师兄师姐到处收集语音样本,甚至自己录音,然后花很多时间处理样本。那无监督的语音识别是不是就不用那么麻烦了。虽然没有研究过语音识别,不过这个无监督…

    2021/9/18 6:05:26 人评论 次浏览
  • 牛叉的无监督语音识别模型

    今年五月份facebook推出了语音识别wav2vec的无监督版本,感觉很厉害的样子。想起多年前,实验室里,研究语音识别的师兄师姐到处收集语音样本,甚至自己录音,然后花很多时间处理样本。那无监督的语音识别是不是就不用那么麻烦了。虽然没有研究过语音识别,不过这个无监督…

    2021/9/18 6:05:26 人评论 次浏览
  • 【NLP之transformer | Datawhale-9月】Task03:学习BERT

    图解BERT BERT的预训练+微调(finetune): 先在大规模无监督语料上进行预训练; 然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层; 并在该任务的数据上进行微调训,最终取得很好的效果。 现已成为NLP主流解决方案。 1 BERT句子分类 步骤: 下载无监督预料上的…

    2021/9/17 23:05:03 人评论 次浏览
  • 【NLP之transformer | Datawhale-9月】Task03:学习BERT

    图解BERT BERT的预训练+微调(finetune): 先在大规模无监督语料上进行预训练; 然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层; 并在该任务的数据上进行微调训,最终取得很好的效果。 现已成为NLP主流解决方案。 1 BERT句子分类 步骤: 下载无监督预料上的…

    2021/9/17 23:05:03 人评论 次浏览
  • 数据库系统week1-2——2021.9.17

    1.1.2数据管理技术的三个发展阶段 人工管理阶段: 文件系统阶段: 数据库系统阶段: 1.1.3数据库系统的特点 1.数据结构化:数据库的本质特征,是与文件系统的本质区别 2.数据的共享性搞、冗余度低、易扩充:避免数据间的不相容性与不一致性(指同一数据不同拷贝的值不一样…

    2021/9/17 19:07:00 人评论 次浏览
  • 数据库系统week1-2——2021.9.17

    1.1.2数据管理技术的三个发展阶段 人工管理阶段: 文件系统阶段: 数据库系统阶段: 1.1.3数据库系统的特点 1.数据结构化:数据库的本质特征,是与文件系统的本质区别 2.数据的共享性搞、冗余度低、易扩充:避免数据间的不相容性与不一致性(指同一数据不同拷贝的值不一样…

    2021/9/17 19:07:00 人评论 次浏览
  • BMS(电池管理系统)第四课 ——核心!!!SOC算法开发

    ​SOC基本定义:Qmax- 电池最大允许充放电容量,可理解为额定容量*SOH Ieff - 充放电电流或自放电电流,充电为负 η - 充放电的库伦效率目前行业算法方案列表如下,其中安时积分、开路电压、人工神经网络、卡尔曼滤波四中方案通用性比较高,重点介绍一下OCV(Open Circui…

    2021/9/17 17:06:50 人评论 次浏览
  • BMS(电池管理系统)第四课 ——核心!!!SOC算法开发

    ​SOC基本定义:Qmax- 电池最大允许充放电容量,可理解为额定容量*SOH Ieff - 充放电电流或自放电电流,充电为负 η - 充放电的库伦效率目前行业算法方案列表如下,其中安时积分、开路电压、人工神经网络、卡尔曼滤波四中方案通用性比较高,重点介绍一下OCV(Open Circui…

    2021/9/17 17:06:50 人评论 次浏览
  • 点云语义分割:RandLANet模型推理C++部署

    一、dataset接口转placeholder接口 二、ckpt模型转pb模型 三、C++部署 参考 1、tensorflow ckpt to pb

    2021/9/17 14:04:53 人评论 次浏览
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